[内容简介]

●《多样性红利》创造性地提出多样性视角、启发式、解释和预测模型四个认知工具箱框架，并得出惊人结论:一个人是否聪明不是由智商决定的，而取决于认知工具的多样性!本书将告诉你如何应用工具箱中的工具，用多样性创造更多的红利。

●查理•芒格的认知工具箱是怎么建立起来的？智能等于智商吗？人和计算机相比谁拥有更多样性的视角？多样性和能力谁更重要？拥有很优秀问题解决者的群体和由多样性人群组成的群体谁会更好地解决问题？在本书中，这些问题都将得到解答。

●多样性视角、启发式、解释和预测模型让人们找到了更多更好的解决方案，让人们的预测更有价值。

●多样性在4个条件下比能力更重要！

●人生一切难题，视角给你答案。好的视角可以让问题变得更简单、更容易解决。任何一个问题，都存在一个可以让答案脱颖而出的视角。

 [编辑推荐]

● 湛庐文化“圣塔菲书系”继《技术的本质》《复杂经济学》之后，又一重磅新作！

●“得到”APP《精英日课》专栏作者万维钢，苇草智酷创始合伙人段永朝、北京师范大学系统科学学院教授狄增如、集智俱乐部创始人张江、阿里巴巴复杂科学研究中心副主任吕琳媛等联袂推荐！诺贝尔经济学奖得主肯尼斯·阿罗、著名心理学家菲利普·泰洛克等盛赞！

●21世纪本就是各种各样知识大爆发的时代，必须建立跨学科思维范式，需要具备多样性认知工具箱：多样性视角、启发式、解释和预测模型。这些工具既是认知升级的阶梯，也是实现知识大融通的把手。

●作者科学地证明了“多样性优于能力定理”和“多样性预测定理”，充分地表明“多样性优于能力”是一种生存法则，而不仅仅是一个隐喻，这些理论可以广泛应用于跨学科思考、组建团队、雇用员工、招收学生。认知多样性的团队，非常善于解决各类难题和预测未来。现在，让我们起航，去实实在在地获取多样性红利吧。

● 湛庐文化出品。

[作者简介]

斯科特•佩奇

● 广受欢迎的“模型思维课”主讲人

● 圣塔菲研究所外聘研究员

● 密歇根大学复杂性研究中心“掌门人”

●以对社会科学多样性和复杂性的研究和建模而闻名。

●于2011年入选美国艺术与科学学院，获得多项美国国家科学基金会奖金。

[各方赞誉]

畅销书的说法叫“群体的智慧”，老百姓的说法叫“三个臭皮 匠顶个诸葛亮” 。多样性决策为什么有好处，怎么才能避免陷入“乌 合之众”的窘境，为什么把一群优秀但是头脑相近的人放一起决策反而不好，这本书能给你最“硬”的答案。但群体决策还只是冰山一角，斯科特·佩奇想说的是一个特别高级的思维方法:个人的多样性认知。你会发现，如果不掌握高级的思维方法，所谓“聪明”， 只不过是一种肤浅的能力。

                                                                                                 ——万维钢 科学作家，“得到”APP《精英日课》专栏作者 

多样性无疑是一个“好词儿”，不过人们很难在这个好词儿上 思考得更多、更深。佩奇教授的《多样性红利》一书，把这个好词儿， 转换成了“好用的词儿”。打开这部精彩的著作，学会建构你的多 样性工具箱，享受群体智慧带来的多样性红利吧!

                                                                                                  ——段永朝 苇草智酷创始合伙人，财讯传媒首席战略官

多样性广泛存在于自然与社会系统之中。斯科特·佩奇以他广 博的多学科交叉研究基础和深邃的复杂性科学洞见，通过在复杂优 化问题中群体认知多样性的作用，简洁而清晰地论证了“多样性优 于能力”，为我们深刻认识和理解多样性打开了一扇科学的窗口。 从更长远的时空演化长河来看，多样性不仅仅是解决复杂优化问题 的利器，更是系统科可持续发展的保障。面对未来不确定的、不可 预测的风险和挑战，只有多样性才能孕育适应和创新的种子，保证 系统长期稳健的生存和发展。

——狄增如 北京师范大学系统科学学院教授、院长

在纽约的地铁车厢中，你能听到数种不同国家的语言;在北京 的一家公司中，你的同事来自五湖四海。我们正在拥抱多样性，因 为多样性不仅仅蕴藏着信息与秩序，还可以让组织和群体变得更有 智慧。多则不同，世界因为多样性而复杂。

——张 江 北京师范大学系统科学学院教授，集智俱乐部创始人

万物互联的网络时代充满着多样性和复杂性，斯科特·佩奇的《多 样性红利》为我们提供了解决复杂问题的新思路和新方法，多样性 浪潮将带来社会经济的历史性变革。

——吕琳媛 电子科技大学教授，阿里巴巴复杂科学研究中心副主任

斯科特·佩奇在《多样性红利》这本书中告诉我们:无论是解 决个人层面的难题，还是团队层面的难题，认知多样性都显得尤为 重要。对致力于解决问题的团队来说，多样性比出众的才华重要得多。 斯科特·佩奇的写作风格严谨又有趣，这是一本超赞的好书!

——肯尼斯·阿罗 诺贝尔经济学奖得主

《多样性红利》充满了真知灼见和科学新发现，斯科特·佩奇让我景仰不已。

                                                                                     ——菲利普·泰洛克 著名心理学家，畅销书《超预测》作者

《多样性红利》这本书是一块很好的试金石，它告诉我们为什 么多样性很重要以及如何带来更好的结果，如果你还没读过这本书 的话，只不过是在谈论隐喻。买一本《多样性红利》，你就向“多 样性专家”前进了一大步!

——比尔·米勒 美盛资金管理公司董事长兼首席投资官

《多样性红利》是一本非常棒的书!

——马克斯·巴泽曼  哈佛大学商学院工商管理教授，畅销书《哈佛谈判术》作者

[目录]

前 言     多样性如何优于能力

引 言     解剖多样性 

礼来公司的故事

多样性猜想

本书的结构

第 1 部分 多样性认知工具箱

01 多样性视角

让所有人各尽其能鼎力相助

什么是视角

多样性视角的好处

三个游戏的启示

构建新视角

视角越多，找到全局高峰的机会越大

喜忧参半的相同视角

好视角可以化难为简 

02 多样性启发式  

什么是启发式

旅行商问题

四种常见的启发式

多样性启发式有助于找到更好的解决方案

03 多样性解释 

给物品分类的故事

什么是解释

高架列车线路问题

归并，找到更好解释的妙方

04 多样性预测模型

什么是预测模型

经验模型

理论模型

多样性预测模型的力量

05 智能，取决于智商还是认知工具箱

智能≠智商

工具箱框架

三个模型:扑克牌、梯子和树

掌握更多独特的工具很重要

智能=认知工具多样性

第 2 部分 多样性工具的价值

06 多样性与解决问题

难题 , 多样性视角和启发式的用武之地

5 万棋手对战卡斯帕罗夫

个体多样性与问题解决团队

三个重要结论

多样性 > 能力

“自然选择”是把双刃剑

个人贡献的偶然性和必然性

人机之争:谁的视角更多

多样性的好处

07 信息集结

群体的智慧

信息集结的四大模型

多样性让群体预测更准确

08 多样性与预测

一个关于“群体智慧”的例子

多样性预测定理

群体的疯狂

多样性的免费午餐

群体 VS 专家

能力很重要，多样性也很重要 /244 芒格是怎样做决定的 /247

第 3 部分 多样性总是好的吗

09 多样性偏好

偏好的排序

空间偏好

手段 VS 目的

没有偏好，就不会有更多的认知工具

10 偏好集结的四个可能结果

结果 1:群体偏好可能根本不存在

阿罗不可能定理

结果 2:“一对一投票”中没有胜利者

麦凯尔维循环定理

结果 3:投票过程可能被操纵

结果 4:多样性导致公共资源短缺 /295 基本偏好多样性和工具偏好多样性的差异 

11 工具箱与偏好的互动

偏好不同，选择解决的问题也不同

多样性“碰撞”

多样性导致的偏好循环

益处多多的多样性

第 4 部分 认知多样性红利

12 认知多样性的起源

训练与经验

身份

意外发现的能力

13 用数据说话

如何解读数据

戴蒙德的新观点

多样性的收益

城市生产力与多样性

让认知多样性为我所用

第 5 部分 实现“多样性优于能力”

14 获取多样性红利的 12 个干法

干法 1:用“超可加性”创造神奇

干法 2:兼容并蓄

干法 3:多听外部声音

干法 4:既关注多样性，也关注能力 

干法 5:激励多样性的公民

干法 6:让员工参与市场预测

干法 7:鼓励跨学科研究

干法 8:区分基本偏好与工具偏好

干法 9:利用好基本偏好多样性

干法 10:坚定“多样性优于能力”的信念

干法 11:将多样性逻辑应用于招生、招聘和任命

干法 12:在神秘事物面前保持谦卑 、

结 语 多样性就是更多的机会

致 谢 永不停歇的人生

附 录 英文版再版前言

注 释

译者后记  

[精彩样章]

2001 年夏天，礼来公司(Eli Lilly)副总裁阿尔菲斯 · 宾厄姆(Alpheus Bingham，下文将称他为“阿尔夫”)专门为“寻求者”创办了一个网站。不 过，这个网站不是为了给热衷于魁地奇球赛的那些青少年寻球手找到金色飞贼提 供方便的，而是为各大型制药公司解决科学问题创造条件。制药公司要解决的 科学问题千奇百怪，从去除金属杂质、评估乳腺癌风险，到如何检测有机化学 物质发生的蒸汽，均在其内。寻求者在网站上公开发布他们的问题，并提供奖金，高达 10 万美元，以奖励成功的解决方案。任何人，只要愿意在这个网站 上注册，都可以成为一名问题解决者。毫不意外，问题解决者的职业和身份也是 形形色色，从来自远东地区的牙医，到来自美国中西部的物理学家，都能在这里 见到。但只有实际负责这个网站运行的管理员才知道寻求者和问题解决者的身份。 也就是说，这个网站的参与者双方是“双盲”的。

阿尔夫的网站名为“创新中心”(InnoCentive)。事实上，这个网站就是美国 历史上狂野西部通缉告示的现代版。只不过，阿尔夫并没有把自己的告示钉在某棵大枯树上，而是发布在了互联网上。网站建好后，寻求者和问题解决者很快地 聚集起来。到 2005 年，就已经有 8 万多名问题解决者在“创新中心”网站上注 册了。他们来自 170 多个国家，涵盖了各门科学学科。当然重要的是，他们已 经证明了自己完成任务的能力。

一项关于“创新中心”网站的研究表明，问题解决者找到了接近 1/3 问题的 解决方案。在这些问题中，有一小部分还需要实践检验，也就是说解决方案正确 与否必须在实验室中证明。剩余问题中，有 40% 只需用铅笔和纸张给出解决方案 就足够了。乍一看，1/3 的成功率似乎不算太高，但是千万不要忘记，在“创新中 心”网站以悬赏方式发布问题的寻求者可不是某个七年级的学生，而是像宝洁这 样的大公司(宝洁公司拥有9 000人的研发团队，每年的研发支出高达20亿美元)。 因此，1/3 的成功率其实已经很不错了。

那么问题来了:既然像宝洁这样拥有庞大专用性资源的大公司都无法解决 的事情，这些科学家个人和小团队又是怎么找到解决方案的呢?四位经济管理方 面的学者卡里姆 · 拉哈尼(Karim Lakhani)、拉斯 · 博 · 杰佩森(Lars Bo Jeppesen)、 彼得 · 洛斯(Peter Lohse)和吉尔 · 帕内塔(Jill Panetta)经研究发现，那些被成 功解决的问题有一个特点:它们能够吸引多样性的问题解决者。如果一个问题吸 引了一个物理化学家、一个分子生物学家和一个生物物理学家的关注，那么这个 问题就会比只能吸引化学家的问题更有可能被成功解决。换句话说，“创新中心” 的成功，源于它有效地利用了多样性。

需要注意的是，寻求者所要求的并不是信息多样性，因为他们可以通过搜索 引擎网站来解决信息多样性的问题。他们所需要的是解决问题方式的多样性。

因此，说到底，“创新中心”其实只是利用了一种新技术宏扬了一个旧观念， 那就是，多样性的、有才华的人，更能解决问题。不过，在这里还必须更小心一 些，以免过快得出�论。阿尔夫并没有去试图利用“群体的智慧”。他没有做任何 类似于对某个群体“给出总评”这样的事情。他只是在“大海捞针”，或者说，只 是试图发现能够解决问题或部分问题的某个人或某个团队。

因此，“创新中心”不同于英国著名密码破译组织布莱切利庄园(Bletchley Park)。在布莱切利庄园，所有成员一起工作，当然，他们的相处不一定和睦融洽， 因为其中有些人有极强的个性。不过，有一点与“创新中心”类似，布莱切利庄 园也有“广撒网”的想法。与“创新中心”不同的是，布莱切利庄园还想让所有 不同的“鱼”游在一起。

要想搞清楚布莱切利庄园到底是怎样运行的，需要先了解一些背景知识。在 第二次世界大战期间，英国政府在伦敦西北方的布莱切利庄园集中了 12 000 人， 试图破解纳粹集团的恩尼格玛密码(Enigma code)。当时，纳粹集团将恩尼格玛密 码机分发到各部队，这是一种非常小巧(比手工打字机还要小)的精密机器，能 够创造出随机的密码，保障秘密通讯。破解密码成了盟军最优先的任务，因为通 过密码通讯，纳粹集团能够协调陆上和海上的攻击，分配所需军用物资，协调远 征世界各地的军事力量。德国海军特别擅长利用恩尼格玛密码展开攻击行动，他 们平均每个月都要击沉大约 60 艘盟军供给船。

许多人都来到了布莱切利庄园，包括英国人、美国人、波兰人、澳大利亚 人......他们在那里接受了当时人们认为适当的训练，学习破译密码的技术。在这 些人中，有数学家(其中最著名的是艾伦 · 图灵)、工程师，当然还有密码学家。 此外，还有更多的人在布莱切利庄园的“40 室”和“第 8 小队”等机密场所(读 者可以想象一下 007 系列电影中为詹姆斯 · 邦德开发秘密武器的那些密室)被培 养成了语言专家、道德哲学家、古典学家、古代史专家等，甚至是填字游戏专家。 试着想象一下，布莱切利庄园日常戏剧性的一幕:

密码学家:“快，我们需要一个由五个字母组成的德语单词，第二个字母 是 o，整个单词的意思是‘爆炸装置’!”

填字游戏专家:“Bombe。B – o – m – b – e，bombe。”

语言学家:“这个单词的发音是 BOM – bah !”

布莱切利庄园前后两次破解了恩尼格玛密码。丘吉尔把它比喻为“一只会下 金蛋的鹅”。就像“创新中心”的问题解决者一样，这只“鹅”也是由许多不同的 部分组成的。

不过，尽管这些例子非常令人着迷，但是它们其实并没有充分展现多样性的 全部益处。是的，多样性不仅有助于解决问题，也可以帮助人们做出准确的预测。 事实已经证明，尽管一群人中没有一个人算得上专家、没有一个人有能力独立地 做出预测，但一大群人在一起却能够做出准确的预测。而且，这种成功不是偶然 的，而是一贯的，在股票价格预测、彩票投注和信息市场上都能充分地体现出来， 艾奥瓦电子市场(IEM)就是典型的例子。詹姆斯 · 索罗维茨基把这称为“群体的智慧”。

像布莱切利庄园所聚集起来的“聪明的乌合之众”、像索罗维茨基所描述的那 种“群体的智慧”，其存在性都没有任何争议。没有群体智慧，分散的市场和民主 国家就不可能有效运行。但是，我们至今仍然不完全理解这种群体成功的原因。 我们倾向于认为这是一种能力，如果能够使个体更聪明，那就能使群体更聪明， 而群体更聪明，团队就更有效率。这个逻辑当然没有问题(只需注意一些细节)。 但是在这里将证明，如果让个体变得更具多样性，也会得到同样的效果:更好的 团队，更聪明的群体。对其所包含的微妙逻辑的阐述，是本书接下来的主要内容。

在第 1 部分中，我剖析了“多样性猜想”的第一个组成部分，也就是多样性本身。 如果不进行这样的“拆解”，就只能永远停留在流行的只言片语和含混的隐喻论证上，无法进一步深入讨论。除非先搞清楚多样性究竟是什么，否则就不能说多样 性到底好不好。我认为，多样性就是认知差异。多样性包括四个正式框架。

第一个框架多样性视角刻画的是这样的思想:每个人的观点都可能不同。不 那么严格地说，视角代表了某个问题的解决方案。当说每个人都有不同的视角时， 意思是指他们发现或设想了一系列不同的可能性。

我们所知道的，是如何表示事物的方式。在此不妨举一个简单的例子，伊莎贝 尔是安阿伯市的一个居民，她这样表示某个相对于她家的位置:“你要去金爵曼餐厅 吗?只要从我家出发，沿着州街往前走，然后在一座大天主教堂前左转。”但是，伊莎 贝尔的弟弟尼基却可能会利用关于城市街道的心智地图来表示同一个地点:“金爵曼餐 厅位于金斯利街和底特律街的交叉处。”分析这两种视角，不难看出尼基更有能力告诉 游客怎样从金爵曼餐厅到布朗家的小酒馆(安阿伯市的另一个“地标”)。伊莎贝尔可 能还是会告诉游客，从她家出发应该怎么走。或者，像新英格兰人一样告诉游客，“从 这里出发，你走不到那里”。视角为人们如何以不同的方式看待世界提供了一个框架。

第二个框架多样性启发式刻画的是人们用来解决问题的不同工具。启发式的 范围非常广泛，既包括简单的经验法则，也包括非常复杂、非常专业的技术方法。 前者的例子如:处理创伤时，“如果出血了，就�紧绷带”;比赛中，“如果没有流血，

就没有犯规”。后者的例子如:傅里叶分析或小波变换。启发式必须适用于对某个问题的某种特定表达，也就是某个特定的视角，所以我经常会讨论视角 - 启发式配合。同时，人们经常将若干个启发式组合起来运用，如果掌握了两个启发式， 就能掌握第三个启发式，那第三个启发式就是前两个启发式的组合。而且，这些 组合而成的启发式远比构成它们的单个启发式强大。

第三个框架多样性解释突出了人们对事件、�果和环境情况进行分类的不同 类别。例如，对于公司的分类，一位财务分析师很可能会将公司按股权价值分类， 而另一位财务分析师则可能按行业分类。美国的一个选民可能会根据参议员的意 识形态立场对参议员进行分类，另一个选民则可能会根据他们所属的州进行分类。 根据第一种分类方法，奥林匹亚 · 斯诺(Olympia Snowe)是一名共和党参议员; 而根据第二种分类方法，她将被称为缅因州参议员。正式来说，解释创建了从 一组备选项(它们组成了特定的“分类表”)到解释对象的多对一映射。而非正 式说法则是，解释会把很多事物都归并到一起。

第四个框架多样性预测模型刻画的是对象或事件之间的因果关系。预测模型 是理解世界的一种简化手段。当有人说，内布拉斯加州人是好人，或者说福特牌 卡车特别耐用时，就已经将内布拉斯加州人分类到了“好人”这个类别中、把福 特牌卡车分类到了“耐用的机器”这个类别中。预测模型可能因人而异:本 · 富 兰克林认为“应该少吃奶酪和咸肉”，而阿特金斯博士却对这种观点不以为然。有 趣的是，这两个人的书都非常畅销。

如果将视角、解释、启发式和预测模型合起来，就创造出了一系列认知工 具箱(cognitive toolboxes)。这些认知工具箱提供了一种思考智能和能力的新 思路。我们经常把人们视为拥有一定智能水平的人。智能是通过某种智商测试来 测定的，智商的分数从零开始，一路向上。确实，智商这个指标给我们提供了一 个方便的度量工具。但是它还远远不够。从一个度量工具，到一组工具箱，是一 个重大转变。这不仅仅是隐喻的转变，这些工具箱改变了我们对智能的认识，也 改变了对它们进行比较的方式。正如下文中将会看到的那样，在有了这些工具箱 之后，能不能对人进行排序，将变成一件很值得怀疑的事情。

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[读者人群]

企业管理者;人力资源从业者;职场人士;普通大众;创业者；